基于拉普拉斯变换的数据驱动人脸表情合成方法

摘要

本发明公开了一种基于拉普拉斯变换的数据驱动人脸表情合成方法，包括将采集表演者的脸部运动后捕获的脸部运动数据分解为脸部表情运动和头部刚体运动，计算载入的中性目标人脸模型中各顶点的拉普拉斯坐标，将脸部表情运动迁移到中性目标人脸模型上，使得中性目标人脸模型具有与表演者一致的表情，将头部刚体运动迁移到具有与表演者一致表情的目标人脸模型上，使得最终的目标人脸模型具有与表演者一致的面部表情与头部姿态。本发明基于可保留模型原有细节特征的拉普拉斯变形技术，实现人脸表情迁移的同时保持目标人脸模型上的已有细节特征，算法明确，界面友好，结果鲁棒，可方便地应用于计算机游戏、在线聊天以及其他人机交互领域。